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数字图像处理知识点(总9页)--本页仅作为文档封面，使用时请直接删除即可----内页可以根据需求调整合适字体及大小--数字图像处理知识点课程重点：图像数字化，图像变换，图像增强，图像的恢复与重建，图像的编码，图像的分割与特征提取，图像识别。
数字图像处理的基本内容：1、图像获取。
举例：摄像机+图像采集卡、数码相机等。
2、图像增强。
显示图像中被模糊的细节，或是突出图像中感兴趣的特征。
3、图像复原。
以图像退化的数学模型为基础，来改善图像质量。
4、图像压缩。
减小图像的存储量，或者在图像传输时降低带宽。
5、图像分割。
将一幅图像划分为几个组成部分或分割出目标物体。
6、图像的表达与描述。
图像分割后，输出分割标记或目标特征参数。
7、目标识别。
把目标进行分类的过程。
8、彩色图像处理。
9、形态学处理。
10、图像的重建。
第一章导论图像按照描述模型可以分为:模拟图像和数字图像。
1)模拟图像，模拟图像可用连续函数来描述。
其特点：光照位置和光照强度均为连续变化的。
2)数字图像，数字图像是图像的数字表示，像素是其最小的单位,用矩阵或数组来描述图像处理：对图像进行一系列的操作,以达到预期的目的的技术。
内容：研究图像信息的获取、传输、存储，变换、显示、理解与综合利用”的一门崭新学科。
三个层次：狭义图像处理，图像分析，图像理解。
狭义图像处理主要指对图像进行各种操作以改善图像的视觉效果，或对图像进行压缩编码以减少所需存储空间或传输时间、传输通路的要求。
图像分析主要是对图像中感兴趣的目标进行检测和测量，从而建立对图像的描述。
图像分析是一个从图像到数值或符号的过程。
图像理解则是在图像分析的基础上，进一步研究图像中各目标的性质和它们之间的相互联系，并得出对图像内容含义的理解以及对原来客观场景的解译，从而指导和规划行动;图像分析主要是以观察者为中心研究客观世界，图像理解在一定程度上是以客观世界为中心，借助知识、经验等来把握整个客观世界。
图像处理的三个层次：低级图像处理内容：主要对图像进行各种加工以改善图像的视觉效果、或突出有用信息，并为自动识别打基础，或通过编码以减少对其所需存储空间、传输时间或传输带宽的要求。
dip国际术语DIP国际术语：数字图像处理的基本概念数字图像处理（Digital Image Processing，简称DIP）是指对数字图像进行各种处理、分析和操作的技术和方法。
在DIP领域中，有许多术语被广泛使用，这些术语涵盖了图像获取、图像增强、图像分割、图像压缩等多个方面。
本文将介绍一些DIP国际术语的基本概念和应用。
1. 图像获取（Image Acquisition）图像获取是指使用传感器或其他设备将现实世界中的光学信息转换为数字图像的过程。
常见的图像获取设备包括数码相机、扫描仪和医学影像设备等。
图像获取的质量对后续的图像处理结果有重要影响，因此需要合理选择设备、控制光照条件和调整参数。
2. 图像增强（Image Enhancement）图像增强是指通过调整图像的亮度、对比度、颜色等属性，使图像在视觉上更加清晰、鲜艳或易于分析的过程。
常用的图像增强方法包括直方图均衡化、滤波和锐化等。
图像增强可以改善图像的观感效果，提高图像的质量和清晰度。
3. 图像分割（Image Segmentation）图像分割是将图像划分为不同区域或对象的过程，其目标是提取出感兴趣的图像区域，为后续的图像分析和理解提供基础。
常见的图像分割方法包括阈值分割、边缘检测和区域生长等。
图像分割在医学影像、计算机视觉和目标检测等领域具有广泛应用。
4. 图像压缩（Image Compression）图像压缩是指通过减少图像数据的存储空间或传输带宽，以实现图像数据压缩和恢复的过程。
图像压缩可以分为有损压缩和无损压缩两种。
有损压缩在减小图像文件大小的同时会引入一定的信息损失，而无损压缩则可以完全恢复原始图像。
JPEG和PNG是常用的图像压缩格式。
5. 形态学处理（Morphological Processing）形态学处理是一种基于图像形状和结构的图像处理方法，主要用于图像的特征提取和形态学运算。
形态学处理主要包括腐蚀、膨胀、开运算和闭运算等操作。
Unit 11、图像是对客观存在的物体的一种相似性的、生动的写真或描述。
2、图像处理的内容它是研究图像的获取、传输、存储、变换、显示、理解与综合利用的一门崭新学科。
根据抽象程度不同可分为三个层次：狭义图像处理、图像分析和图像理解。
Unit 21、图像数字化是将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
它包括采样和量化两个过程。
像素的位置和灰度就是像素的属性。
2、将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。
3、将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
4、表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。
5、一幅大小为M×N、灰度级数为G的图像所需的存储空间，即图像的数据量，大小为M×N×g （bit）6、数字图像根据灰度级数的差异可分为：黑白图像、灰度图像和彩色图像。
7、对比度是指一幅图象中灰度反差的大小。
对比度=最大亮度/最小亮度8、清晰度由图像边缘灰度变化的速度来描述。
9、灰度直方图反映的是一幅图像中各灰度级像素出现的频率。
以灰度级为横坐标，纵坐标为灰度级的频率，绘制频率同灰度级的关系图就是灰度直方图。
10、简述灰度直方图的应用。
1）.数字化参数（判断量化是否恰当）。
2）. 边界阈值选取（确定图像二值化的阈值）。
3）. 利用直方图统计图像中物体的面积。
4）. 计算图像信息量H（熵）。
5）. 利用直方图分析图像的特性。
6）. 利用直方图进行图像增强。
11、对于任一像素（i，j），该像素周围的像素构成的集合{（i+p,j+q），p、q取合适的整数}，叫做该像素的邻域。
12、对输入图像IP（i,j）处理时，某一输出像素JP(i,j)值由输入图像像素（i,j)及其邻域N(IP(i,j))中的像素值确定。
这种处理称为局部处理。
13、在局部处理中，当输出值JP(i,j)仅与IP(i,j)有关，则称为点处理。
14、在局部处理中，输出像素JP(i,j)的值取决于输入图像大范围或全部像素的值，这种处理称为大局处理。
专业知识技能词汇表
1. 暗室操作：在特定条件下，利用暗室进行影像制作的过程
2. 色彩管理：通过技术手段协调影像拍摄设备与影像后期处理设备之间的色彩表现，保证影像真实度和色彩准确度
3. 数字素材：指使用数字化技术获取和处理的图片、视频和音频等多媒体资料
4. 编码格式：指数字影像在存储、传输和处理过程中使用的不同表示方式，常见的有JPEG、PNG、H.264等
5. 合成技术：将不同的数字素材通过图像处理方法融合成为一个完整的影像作品
6. 色彩空间：一种数值模型，描述色彩在各个坐标轴上的数值关系，主要有RGB、CMYK、Lab等
7. 镜头构图：指在摄影或拍摄过程中决定画面的布局、角度和焦点等制作影像的基本处理方法
8. 盈利商业：指影像行业商业化的一种形式，在拍摄、制作、营销等环节中产生收益的商业行为
9. 画面调节：通过对画面中的器材、光线、声音和色彩等各个方面进行编辑和处理，达到表现效果的目的
10. 关键帧：制作动画和影像过程中标记关键动作的一帧画面，对后期处理有重要意义
11. 色彩分级：将一系列色阶区分出来并描述其亮度和饱和度等特征，以控制影像的色彩效果
12. 视频播放器：用于播放数字视频的一种软件或硬件设备
13. 三维建模：通过计算机绘图技术将三维物体转化为数字模型，通常用于制作游戏、电影和动画等
14. CCD和CMOS：数字相机中常用的两种图像传感器，用于转换光学信号为数字格式进行存储和处理
15. 素材库：用于存储和分类数字素材的库房或平台，普遍应用于大型多媒体制作公司和机构等。
数字图像1 数字图像，又称数码图像或数位图像，是二维图像用有限数字数值像素的表示。
2 图像种类：二值图像(Binary Image): 图像中每个像素的亮度值(Intensity)仅可以取自0到1的图像。
灰度图像(Gray Scale Image)，也称为灰阶图像: 图像中每个像素可以由0(黑)到255(白)的亮度值表示。
0-255之间表示不同的灰度级。
彩色图像(Color Image)：每幅彩色图像是由三幅不同颜色的灰度图像组合而成，一个为红色，一个为绿色，另一个为蓝色。
伪彩色图像（false-color）multi-spectral thematic 立体图像(Stereo Image)：立体图像是一物体由不同角度拍摄的一对图像，通常情况下我们可以用立体像计算出图像的深度信息。
三维图像(3D Image):三维图像是由一组堆栈的二位图像组成。
每一幅图像表示该物体的一个横截面。
数字图像也用于表示在一个三维空间分布点的数据，例如计算机断层扫描（:en:tomographic，CT）设备生成的图像，在这种情况下，每个数据都称作一个体素。
3 图像显示目前比较流行的图像格式包括光栅图像格式BMP、GIF、JPEG、PNG等，以及矢量图像格式WMF、SVG等。
大多数浏览器都支持GIF、JPG以及PNG图像的直接显示。
SVG格式作为W3C的标准格式在网络上的应用越来越广。
4 图像校准：数字图像与看到的现象之间关系的知识，也就是几何和光度学或者传感器校准。
图像的基本属性亮度：也称为灰度，它是颜色的明暗变化，常用0 ％～100 ％( 由黑到白) 表示。
对比度：是画面黑与白的比值，也就是从黑到白的渐变层次。
比值越大，从黑到白的渐变层次就越多，从而色彩表现越丰富。
直方图：表示图像中具有每种灰度级的象素的个数，反映图像中每种灰度出现的频率。
图像在计算机中的存储形式，就像是有很多点组成一个矩阵，这些点按照行列整齐排列，每个点上的值就是图像的灰度值，直方图就是每种灰度在这个点矩阵中出现的次数。
数字图像处理知识点总结第一章导论1.图像：对客观对象的一种相似性的生动性的描述或写真.2.图像分类：按可见性（可见图像、不可见图像），按波段数（单波段、多波段、超波段），按空间坐标和亮度的连续性（模拟和数字)。
3.图像处理：对图像进行一系列操作，以到达预期目的的技术。
4.图像处理三个层次:狭义图像处理、图像分析和图像理解。
5.图像处理五个模块：采集、显示、存储、通信、处理和分析。
第二章数字图像处理的基本概念6.模拟图像的表示：f（x，y)＝i（x,y)×r(x，y），照度分量0< i（x,y）< ∞ ，反射分量0 <r（x,y）〈1.7.图像数字化:将一幅画面转化成计算机能处理的形式——数字图像的过程。
它包括采样和量化两个过程。
像素的位置和灰度就是像素的属性。
8.将空间上连续的图像变换成离散点的操作称为采样。
采样间隔和采样孔径的大小是两个很重要的参数。
采样方式：有缝、无缝和重叠。
9.将像素灰度转换成离散的整数值的过程叫量化。
10.表示像素明暗程度的整数称为像素的灰度级（或灰度值或灰度）。
11.数字图像根据灰度级数的差异可分为:黑白图像、灰度图像和彩色图像。
12.采样间隔对图像质量的影响：一般来说，采样间隔越大，所得图像像素数越少，空间分辨率低，质量差,严重时出现像素呈块状的国际棋盘效应；采样间隔越小，所得图像像素数越多，空间分辨率高，图像质量好，但数据量大。
13.量化等级对图像质量的影响：量化等级越多，所得图像层次越丰富，灰度分辨率高，图像质量好，但数据量大;量化等级越少,图像层次欠丰富，灰度分辨率低，会出现假轮廓现象,图像质量变差，但数据量小.但在极少数情况下对固定图像大小时，减少灰度级能改善质量，产生这种情况的最可能原因是减少灰度级一般会增加图像的对比度。
例如对细节比较丰富的图像数字化.14.数字化器组成：1)采样孔:保证单独观测特定的像素而不受其它部分的影响。
2)图像扫描机构：使采样孔按预先确定的方式在图像上移动。
一、基本概念1、数字图像一副（静态）图像可以表示成一个二维函数：f(x,y)(x,y) 为空间或平面坐标，f的幅度称亮度、强度或灰度级。
当（x,y)及f值都是有限离散量时，称为数字图像。
2、图像与图形的区别：图形是由计算机绘制而成的，而图像则是人为的用外部设备所捕捉到的外部的景象。
3、图像噪声：指图像在摄取或传输时所受到的随机干扰信号。
4、灰度变换：就是将图像中所有的点按照灰度变换函数进行变换。
5、数字图像处理：利用计算机对图像进行去除噪声、增强、复原、分割、特征提取、识别等处理的理论、方法和技术。
位图有关术语：（P28-29）1、像素：一副数字图像中的一个元素称为图像元素或象素（Pixels)。
2、分辨率：指在单位长度内所含有的点（像素）的多少。
3、图像分辨率：指每英寸图像含有多少个点或像素，单位为dpi。
4、屏幕分辨率：显示器上每单位长度显示的像素或点的数量，通常以点/英寸（dpi）来表示。
二、图像处理1、MATLAB中图像的读取与显示imread函数：将一副图像读入内存格式：A=imread(‘文件名’); %文件名带路径imshow函数：显示图像格式：imshow(A);例如：启动matlab，在其“Command Window（命令窗口）”输入：>> A=imread('C:\MATLAB701\lena.bmp');>> imshow(A);结果：2、图像数字化的步骤：图像的数字化包括采样与量化两个过程。
（1）采样：图像在空间上的离散化称为采样，也就是用空间上部分点的灰度值代表图像，这些点称为采样点。
(a)256*256采样点(b) 64*64采样点(c) 32*32采样点(d) 16*16采样点(e) 4*4采样点(f) 2*2采样点（2）量化：模拟图像经过采样后，在空间上离散化为像素。
但采样所得的像素值（即灰度值）仍然是连续量。
把采样后所得到的各像素的灰度值从模拟量到离散量得转换称为图像灰度的量化。
电子信息工程专业英语词汇(精选整理版)1. IntroductionThis document provides a curated collection of key vocabulary terms related to the field of Electronic Information Engineering. It aims to assist students and professionals in their understanding and use of English terminology in this domain.2. Key Vocabulary Terms- Digital signal processing (数字信号处理)- Semiconductor device (半导体器件)- Electromagnetic wave (电磁波)- Microelectronics (微电子学)- Integrated circuit (集成电路)- Wireless networks (无线网络)- Optoelectronics (光电子学)- Signal transmission (信号传输)- Information theory (信息论)- Digital image processing (数字图像处理)- Electronic circuit design (电子电路设计)- Microprocessor technology (微处理器技术)- Power electronics (功率电子学)- Network security (网络安全)- Control systems (控制系统)3. Conclusion(Note: Please note that the translations provided are for reference purposes and may vary in different contexts. It is always advisable to consult reliable sources for accurate translations and further clarification.)。
数字图像处理知识点汇总1. 什么是数字图像处理？就是利⽤数字计算机或其他⾼速、⼤规模集成数字硬件，对从图像信息转换来的数字电信号进⾏某些数字运算或处理，以期提⾼图像的质量或达到⼈们所要求的某些预期的结果。
2.图像的表⽰⽅法：.不等长码3. 图像数字化的过程包括两个⽅⾯：采样和量化。
i. 图像在空间上的离散化称为采样，即使空间上连续变化的图像离散化。
也就是⽤空间上部分点的灰度值来表⽰图像，这些点称其为样点。
ii. 对样点灰度值的离散化过程称为量化。
也就是对每个样点值数量化，使其只和有限个可能电平数中的⼀个对应，即使图像的灰度值离散化。
量化也可以分为两种：⼀种是将样点灰度值等间隔分档取数，称为均匀量化；另⼀种是不等间隔分档取整，称为⾮均匀量化。
4. 样点的约束条件：由这些样点，采⽤某种⽅法能够正确重建原图像，采样的⽅法有两类：⼀类是直接对表⽰图像的⼆维函数值进⾏采样，即读取各离散点上的信号值，所得结果就是⼀个样点值阵列，所以也成为点阵采样；另⼀类是先将图像函数进⾏某种正交变换，⽤其变换系数作为采样值，故称为正交系数采样。
5. 最佳量化：6. 图像噪声的分类：按噪声的来源外部噪声：从处理系统外来的影响。
内部噪声：（1）由光和电的基本0(0o)1(45o) 2(90o)3(135o)4(180o) 5(225o)6(270o)7(315o)性质引起的噪声。
（2）电器的机械运动产⽣噪声。
（3）元器件材料本⾝引起的噪声。
（4）系统内部电路噪声。
从统计观点：平稳噪声、⾮平稳噪声从噪声幅度分布：⾼斯噪声、瑞利噪声、椒盐噪声……按噪声和信号之间关系：加法性噪声乘法性噪声7. 图像质量评价：（1）客观保真度准则（2）主观保真度准则相对评价：：对⼀批图象从好到坏进⾏排队，按排队关系评分8.三基⾊原理：颜⾊的基本属性：⾊调(hue)：由物体反射光线的波长决定，是颜⾊本质的基本特性。
饱和度(saturation)：由物体反射光中混⼊⽩光的多少决定，指颜⾊的鲜明程度。
数字图象处理技术词汇表Algebraic operation 代数运算一种图像处理运算，包括两幅图像对应像素的和、差、积、商。
Aliasing 走样（混叠）当图像像素间距和图像细节相比太大时产生的一种人工痕迹。
Arc 弧图的一部分；表示一曲线一段的相连的像素集合。
Binary image 二值图像只有两级灰度的数字图像（通常为0和1，黑和白）Blur 模糊由于散焦、低通滤波、摄像机运动等引起的图像清晰度的下降。
Border 边框一副图像的首、末行或列。
Boundary chain code 边界链码定义一个物体边界的方向序列。
Boundary pixel 边界像素至少和一个背景像素相邻接的内部像素（比较：外部像素、内部像素）Boundary tracking 边界跟踪一种图像分割技术，通过沿弧从一个像素顺序探索到下一个像素将弧检测出。
Brightness 亮度和图像一个点相关的值，表示从该点的物体发射或放射的光的量。
Change detection 变化检测通过相减等操作将两幅匹准图像的像素加以比较从而检测出其中物体差别的技术。
Class 类见模或类Closed curve 封闭曲线一条首尾点处于同一位置的曲线。
Cluster 聚类、集群在空间（如在特征空间）中位置接近的点的集合。
Cluster analysis 聚类分析在空间中对聚类的检测，度量和描述。
Concave 凹的物体是凹的是指至少存在两个物体内部的点，其连线不能完全包含在物体内部（反义词为凸）Connected 连通的Contour encoding 轮廓编码对具有均匀灰度的区域，只将其边界进行编码的一种图像压缩技术。
Contrast 对比度物体平均亮度（或灰度）与其周围背景的差别程度Contrast stretch 对比度扩展一种线性的灰度变换Convex 凸的物体是凸的是指连接物体内部任意两点的直线均落在物体内部。
Convolution 卷积一种将两个函数组合成第三个函数的运算，卷积刻画了线性移不变系统的运算。
Corrvolution kernel 卷积核1，用于数字图像卷积滤波的二维数字阵列，2，与图像或信号卷积的函数。
Curve 曲线1，空间的一条连续路径，2 表示一路径的像素集合（见弧、封闭曲线）。
Deblurring 去模糊1一种降低图像模糊，锐化图像细节的运算。
2 消除或降低图像的模糊，通常是图像复原或重构的一个步骤。
Decision rule 决策规则在模式识别中，用以将图像中物体赋以一定量的规则或算法，这种赋值是以对物体特征度量为基础的。
Digital image 数字图像1 表示景物图像的整数阵列，2 一个二维或更高维的采样并量化的函数，它由相同维数的连续图像产生，3 在矩形（或其他）网络上采样一连续函数，并才采样点上将值量化后的阵列。
Digital image processing 数字图像处理对图像的数字化处理；由计算机对图片信息进行操作。
Digitization 数字化将景物图像转化为数字形式的过程。
Edge 边缘1 在图像中灰度出现突变的区域，2 属于一段弧上的像素集，在其另一边的像素与其有明显的灰度差别。
Edge detection 边缘检测通过检查邻域，将边缘像素标识出的一种图像分割技术。
Edge enhancement 边缘增强通过将边缘两边像素的对比扩大来锐化图像边缘的一种图像处理技术。
Edge image 边缘图像在边缘图像中每个像素要么标注为边缘，要么为非边缘。
Edge linking 边缘连接在边缘图像中将边缘像素连成边缘的一种图像处理技术。
Edge operator 边缘算子将图像中边缘像素标记出来的一种邻域算子。
Edge pixel 边缘像素处于边缘上的像素Enhance 增强增加对比度或主观可视程度。
Exterior pixel 外像素在二值图像中，处于物体之外的像素（相对于内像素）False negative 负误识在两类模式识别中，将属于物体标注为不属于物体的误分类False positive 正误识在两类模式识别中，将不属于物体标注为属于物体的误分类。
Feature 特征物体的一种特性，它可以度量。
有助于物体的分类。
如大小，纹理，形状。
Feature extraction 特征检测模式识别过程中的一个步骤，在该步骤中计算物体的有关度量。
Feature selection 特征选择在模式识别系统开发过程中的一个步骤。
旨在研究质量或观测能否用于将物体赋以一定类别。
Feature space 特征空间参见度量空间Fourier transform 傅立叶变换采用复指数作为核函数的一种线性变换。
Geometric correction 几何校正采用几何变换消除几何畸变的一种图像复原技术。
Gray level 灰度级1和数字图像的像素相关连的值，它表示由该像素的原始景物点的亮度。
2 在某像素位置对图像的局部性质的数字化度量。
Gray scale 灰度在数字图像中所有可能灰度级的集合Gray-scale transformation 灰度变换在点运算中的一种函数，它建立了输入灰度和对应输出灰度的关系Hankel transform Hankel 变换Harmonic signal 谐波信号有余弦实部和相同频率的正弦虚部组合的复数信号Hermite function Hermite 函数具有偶实部和奇虚部的复值函数Highpass filtering 高通滤波图形增强（通常是卷积）运算，相对于低频部分它对高频部分进行了提升Hole 洞在二值图像中，由物体内点完全包围的连通的背景点Image 图像对物理景物或其他图像的统一表示称为图像Image compression 图像压缩消除图像冗余或对图像近似的任一种过程，其目的是对图像以更紧凑的形式表示Image coding 图像编码将图像变换成另一个可恢复的形式（如压缩）Image enhancement 图像增强旨在提高图像视觉外观的任一处理Image matching 图像匹配为决定两副图像相似程度对它们进行量化比较的过程。
Image-processing operation 图像处理运算将输入图像变换为输出图像的一系列步骤Image reconstruction 图像重构从非图像形式构造或恢复图像的过程Image registration 图像匹准通过将景物中的一图幅像与相同景物的另一幅图像进行几何运算，以使其中物体对准的过程Image restoration 图像复原通过逆图像退化的过程将图像恢复为原始状态的过程。
Image segmentation 图像分割1 在图像中检测并勾画出感兴趣物体的处理，2 将图像分为不相连的区域。
通常这些区域对应于物体以及物体所处的背景。
Interior pixel 内像素在一幅二值图像中，处于物体内部的像素（相对与边界像素，外像素）Interpolation 插值确定采样点之间采样函数的过程称为插值Kernel 核Line detection 线检测通过检查邻域将直线像素标识出来的一种图像分割技术Line pixel 直线像素处于一条近似于直线的弧上的像素Local operation 局部运算基于输入像素的一个邻域的像素灰度决定该像素输出灰度的图像处理运算，同邻域运算（对比：点运算）Local property 局部特征在图像中随位置变化的感兴趣的特征（如光学图像的亮度或颜色；非光学图像高度、温度、密度等）Lossless image compression 无失真图像压缩可以允许完全重构原图像的任何图像压缩技术。
Lossy image compression 有失真图像压缩由于包含近似，不能精确重构原图像的任何图像压缩技术Matched filtering 匹配滤波采用匹配波器检测图像中特定物体的存在及其位量Measurement space 度量空间在模式识别中，包含所有可能度量向量的n维向量空间Misclassification 误分类在模式识别中，将物体误为别类的分类Multispectral image 多光谱图像同一景物的一组图像，每一个是由电磁谱的不同波段辐射产生的Neighborhood 邻域在给定像素附近的一像素集合Neighoorhood operation 邻域运算见局部运算Noise 噪音一幅图像中阻碍感兴趣数据的识别和解释的不相关部分Noise reduction 噪音抑制降低一副图像中噪音的任何处理Object 目标，物体在模式识别中，处于一二值图像中的相连像素的集合，通常对应于该图像所表示景物中的一个物体Optical image 光学图像通过镜头等光学器件将景物中的光投射到一表面上的结果Pattern 模式一个类的成员所表现出的共有的有意义的规则性，可以度量并可用于对感兴趣的物体分类Pattern class 模式类可赋予一个物体的相互不包容的预先定义的类别集合的任一个类Pattern classification 模式分类将物体赋予模式类的过程Pattern recognition 模式识别自动或半自动地检测、度量、分类图像中的物体Pel 像素图像元素（picture element ）的缩写Perimeter 周长围绕一物体的边界的周边距离Picture element 图像元素，像素数字图像的最小单位，一幅数字图像的基本组成单元Pixel 像素图像元素（picture element ）的缩写Point operation 点运算只根据对应像素的输入灰度值决定该像素输出灰度值的图像处理运算（对比：邻域运算）Quantitative image analysis 图像定量分析从一副数字图像中抽取定量数据的过程Quantization 量化在每一个像素处，将图像的局部特性赋予一个灰度集合中的元素的过程Region 区域一副图像中的相连子集Region growing 区域增长通过重复地求具有相似灰度或纹理的相邻子区域的并集形成区域的一种图像分割技术Registered 匹准的1 调准的状态2 两幅或多幅图像已几何调准，其中的物体吻合Registered image 已匹准图像同一景物的两副（或以上）图像已相互调准好位置，从而使其中的物体具有相同的图像位置Resolution 分辨率1 在光学中指可分辨的点物体之间最小的分离距离，2 在图像处理中，指图像中相邻的点物体能够被分辨出的程度Run 行程在图像编码中，具有相同灰度的相连像素序列Run length 行程长度，行程在行程中像素的个数Run length encoding 行程编码图像行以行程序列表示的图像压缩技术，每一行程以一个给定的行程长度和灰度值定义Sampling 采样（根据采样网络）将图像分为像素并测量其上局部特性（如亮度、颜色）的过程Scene 景物客观物体的一种特色的布局Sharp 清晰关于图像细节的易分辨性Sharpening 锐化用以增强图像细节的一种图像处理技术Sigmoid function Sigmoid 函数S函数形如S的一种函数，是一种灰度变化函数，它也可用于神经元网络中处理单元（PE）中的函数Sinusoidal 正弦型的具有正弦函数形状的函数类型Smoothing 平滑降低图像细节幅度的一种图形处理技术，通常用于降噪Statistical pattern recognition 统计模式识别采用概率和统计的方法将物体赋予模式类的一种模式识别Structural pattern recognition 结构模式识别为描述和分类物体，将物体表示为基元及其相互关系的一种模式识别方法Syntactic pattern recognition 句法模式识别采用自然或人工语言模式定义基元及相互关系的一种结构模式识别方法System 系统任何接收输入，产出输出的东西Texture 纹理在图像处理中，表示图像中灰度幅度及其局部变化的空间组织的一种属性Thinning 细化将物体削减为（单像素宽度）的细曲线的一种二值图像处理技术Threshold 阈值用以生产二值图像的一特定灰度Thresholding 二值化有灰度图产生二值图像的过程，如果输入像素的灰度值大于给定的阈值则输出像素赋为1，否则赋为0Transter function 传递函数在线性移不变系统中，表达每一频率下的正弦型输入信号的幅值比例传递到输出信号上的频率函数。
